中文分词入门之最大匹配法 | 我爱自然语言处理
关注我们的微信公众号倾向得分匹配法(PSM)举例及stata实现_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
倾向得分匹配法(PSM)举例及stata实现
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩3页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢基于立体视觉的物体测试匹配技术-博泰典藏网
典藏文档　篇篇精品
基于立体视觉的物体测试匹配技术
导读：典型的非线ａ∞＋ａｌｏｘ＋ａｏｌＹ＋ａ加ｘ２＋ａｌｌｘｙ＋ａ０２Ｙ２＋…．Ｙ２＋，以及整体近似刚体但局部有形变的匹配情况，立体匹配中引入搜索策略是为了限制其解空间的大小，更大程度地减少匹配结果的歧义性，常用的搜索策略有分层搜索、模拟退火算法、松弛技术、动态规划法、遗传算法和神经网络，因此这两种方法在图像匹配中得到了广泛的使用，松弛技术是立体匹配中一种非常有效的搜索策略，首先利用简单的相似准则求这样的变换称为仿射变换。仿射变换可以分解为线性变换和平移变换。在２Ｄ空间中，变换公式为：Ｘ＝口口ｎａｚ２Ｂ（５．４）倪ｙｎａ２２口拐非线性变换可以把直线变换为曲线。在二维空间中，可以用以下公式表示：Ｏ’，Ｙ’）一Ｆ（ｘ，Ｙ）性变换如多项式变换，在二维空间中，多项式变换可写成如下形式：Ｘ。１（５．５）其中，Ｆ表示把第一幅图像映射到第二幅图像上的任意一种函数形式。典型的非线ａ∞＋ａｌｏｘ＋ａｏｌＹ＋ａ加ｘ２＋ａｌｌｘｙ＋ａ０２Ｙ２＋…．Ｙ２＋…．（５．６）Ｙ’１１１．ｂ∞＋ｂｌｏｘ＋ｂｏｌＹ＋ｂ加Ｘ２＋ｂｌｌｘｙ＋ｂ０２非线性变换比较适用于那些具有全局性形变的图像匹配问题，以及整体近似刚体但局部有形变的匹配情况。５．１．４搜索策略搜索策略是用合适的搜索方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计，使得图像之间经过变换后的相似性最大。立体匹配中引入搜索策略是为了限制其解空间的大小，更大程度地减少匹配结果的歧义性，更重要的是，通过选择合适的搜索策略，可以极大地提高搜索速度，降低算法的时间复杂度。常用的搜索策略有分层搜索、模拟退火算法、松弛技术、动态规划法、遗传算法和神经网络等。遗传算法采用非遍历寻优搜索策略，可以保证寻优搜索的结果具有全局最优性，所需的计算量较之遍历式搜索小得很多；神经网络具有分布式存储和并行处理方式、自组织和自学习的功能以及很强的容错性和鲁棒性，因此这两种方法在图像匹配中得到了广泛的使用。松弛技术是立体匹配中一种非常有效的搜索策略。首先利用简单的相似准则求得初始匹配，然后根据匹配特征间利用的几何和视差约束，利用松弛迭代技术增强初始匹配结果，使正确匹配的概率上升。从而达到解决歧义匹配的目的。ＢａｒｎａｒｄＳⅢ１提出的匹配算法中，采用了Ｍｏｒａｖｅｃ算子的兴趣点作为匹配基元，以视差连续性约束为松弛迭代准则，通过迭代处理得到视差连续意义下的最佳匹配。虽然此算法只能得到很离散的匹配点，但它对核平面几何不作任何要求，允许有垂直视差，且可应用于运动图象分析。在Ｋｉｍ的零交叉匹配，Ｍｅｄｉｏｎｉ的直线段匹配，Ｎａｓｒａｂａｄｉ的曲线段匹配以及Ｌｅｅ的分割区域匹配算法中都采用了松弛迭代技术。松弛方法己在立体匹配中得到了广泛的应用，原则上讲，无论选择什么形式的匹配基元，都可构造出相应的松弛迭代算法。分层匹配策略也是当前匹配算法中常用的手段，其特点是从视觉生理的角度揭示了人类视觉的立体融合机制。它可以理解为一种全局一局部的多分辨率匹配思想。在这种思想的指导下，算法一方面将图像数据做粗略的低分辨率处理，获得一些全局性的结构信息；另一方面，算法对高分辨率下的图像数据进行分析处理以精确地获得目标表面的信息。最终，算法将所有的信息融合，产生的视差图满足全局一致性的约束条件。该策略的具体体现包括自适应尺度选择的相位匹配法汹３，并行多层松弛算法，分层随机规划算法，对象一表面一边缘的匹配算法以及粗尺度表面拟合结果控制精尺度边缘匹配过程的算法等等。５．２基于Ｈａｒｔｉｓ角点匹配算法的研究ｍＨ３７１５．２．１角点粗匹配粗匹配是利用角点附近的灰度信息，用灰度相关的方法建立一个局部匹配的准则，将Ｈａｒｒｉｓ算子检测结果（两个角点的集合），划分为多对多匹配对。其常用的匹配方法是归一化互相关法（ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｒｏｓｓ．Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ），简称ＮＣＣ。归一化相关算法具有算法实现简单、抗白噪声干扰能力强等优点。该方法依据角点邻域像素灰度值的相似性进行匹配，设嵋、ｗ２是分别以图像，。中的角点ｐ。和图像中Ｉ：的角点ｐ：为中心的两个大小相同的窗口，Ｕ，、“，为相关窗口内像素灰度的均值。ＮＣＣ匹配方法去除了低频背景亮度信息的干扰，在进行角点匹配时，首先对于图像，。中的任一角点，寻找在图像，：中和它相关性最大的角点；然后对于图像，：中的任一角点，寻找在图像厶中和它相关性最大的角点，当双向搜寻到的最大相关性的角点彼此对应时，认为找到一对候选匹配点，Ｍ、ｗ’取值范围为窗口大小，则定义ＮＣＣ的公式为：ＮＣＣ＝―１＝＝＝兰＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝：＝：＝＝＝＝＝＝＝：＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝罗（Ｍ纯，Ｙ；）－－Ｕ１ＸＷ２仁…Ｙ）一“：）Ｊ●＿ｒ＜７、√∑（Ｍ“，ｙ；）叱）２∑（ｗ２∽，ｙ，）吨）２ｕ√’５．２．２角点精匹配传统点匹配方法不考虑周围点的匹配结果一致性，本文参考张迁。叫等人的算法，采用松弛匹配先利用对称性计算邻域内其他角点对该角点的支持强度，再由迭代将粗匹配结果（多对多匹配对）精确为最终的一对一匹配结果，即精匹配结果。精匹配过程归纳如下：假设（彳；，且，）为一个正确匹配对，Ｎ（Ａ，）为Ａ周围角点支持范围（中心为Ａ，半径为尺的圆域）。对于Ｎ（Ａ；）中所有的支持Ａ的角点Ａ。，ｐ。，易，）），定义支持强度为：Ｓｕｐ（ＡＩ一；侧＝丝燮篙ｄｔ舞ｓ（Ａ等Ａ／秽Ｊ。（Ａ。对应的匹配对＠８，ｌ＋：．拶：：Ｌ，．，４５包含总结汇报、教学研究、外语学习、资格考试、计划方案、党团工作、农林牧渔、求职职场、经管营销以及基于立体视觉的物体测试匹配技术等内容。本文共10页
相关内容搜索矢量数据变化对象的快速定位与最优组合匹配方法--《测绘学报》2014年12期
矢量数据变化对象的快速定位与最优组合匹配方法
【摘要】：要素变化信息对地物生命周期的记录、时空数据库的构建、GIS数据库的更新有重要意义。针对大数据量的变化信息发现,本文采用基于格网划分的方法,通过对空间特征与属性特征汇总信息的对比,只对发生变化的格网进行检测,缩小了检测范围与空间查询区域。为解决要素变化前后的匹配问题,提出一种最优组合匹配法,通过对组合对象空间特征及语义特征的综合比较,从候选要素中选取最佳匹配对象。试验证明,该方法能够高效准确地实现大数据量的矢量数据变化信息的探测,并能很好地解决非一对一的要素匹配问题。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：P208【正文快照】：
州5105001引言GIS矢量数据的要素变化信息对于记录要素生命周期、时空数据库的建立、GIS客户数据库更新[1]信息提取等方面有重要的意义。GIS矢量数据变化信息检测与匹配是为了发现新旧数据中的变化信息,并建立变化要素在新旧数据中的匹配关系。国内外学者从空间信息、属性信息
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式，仅支持PDF格式
【参考文献】
中国期刊全文数据库
陈玉敏;龚健雅;史文中;;[J];测绘学报;2007年01期
张丰;刘南;刘仁义;唐远彬;;[J];测绘学报;2010年03期
吴建华;;[J];地理与地理信息科学;2010年04期
郭泰圣;张新长;梁志宇;;[J];测绘学报;2013年06期
吴建华;傅仲良;;[J];计算机应用;2008年06期
刁兴春;谭明超;曹建军;;[J];计算机应用研究;2010年12期
潘励;王华;;[J];武汉大学学报(信息科学版);2009年03期
应申;李霖;刘万增;王红;;[J];武汉大学学报(信息科学版);2009年06期
【共引文献】
中国期刊全文数据库
诸敏秋;迟有忠;窦炜;尹向军;;[J];测绘科学;2012年01期
汪艳霞;任福;;[J];地理信息世界;2010年06期
付仲良;邵世维;;[J];测绘通报;2011年03期
孙世宏;张世永;;[J];测绘通报;2012年02期
邓敏;马杭英;;[J];测绘学报;2008年04期
张韵;李清泉;曹晓航;徐晋晖;;[J];测绘学报;2008年04期
张丰;刘南;刘仁义;唐远彬;;[J];测绘学报;2010年03期
赵东保;盛业华;;[J];测绘学报;2010年04期
陈军;林艳;刘万增;周晓光;;[J];测绘学报;2012年01期
杨敏;艾廷华;刘鹏程;成晓强;;[J];测绘学报;2012年01期
中国重要会议论文全文数据库
王馨;刘海砚;徐立;;[A];中国测绘学会第九次全国会员代表大会暨学会成立50周年纪念大会论文集[C];2009年
杜琦;巩政;;[A];2011年全国电子信息技术与应用学术会议论文集[C];2011年
王珊珊;季民;胡瑞林;;[A];中国科学院地质与地球物理研究所2012年度（第12届）学术论文汇编——工程地质与水资源研究室[C];2013年
中国博士学位论文全文数据库
杜方;[D];浙江大学;2010年
唐远彬;[D];浙江大学;2011年
赵彬彬;[D];中南大学;2011年
邵世维;[D];武汉大学;2011年
宋小华;[D];吉林大学;2011年
汪永红;[D];解放军信息工程大学;2011年
翟仁健;[D];解放军信息工程大学;2011年
安晓亚;[D];解放军信息工程大学;2011年
郭黎;[D];解放军信息工程大学;2008年
陈长林;[D];解放军信息工程大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库
刘理想;[D];浙江大学;2011年
徐文祥;[D];南京师范大学;2011年
王鹏波;[D];解放军信息工程大学;2009年
严薇;[D];解放军信息工程大学;2011年
高峰;[D];北京邮电大学;2012年
史军良;[D];西安电子科技大学;2008年
徐凯;[D];中南大学;2009年
王馨;[D];解放军信息工程大学;2008年
杨宝尧;[D];浙江大学;2012年
党红云;[D];广西师范大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库
李德仁,龚健雅,张桥平;[J];测绘科学;2004年01期
刘东琴,苏山舞;[J];测绘科学;2005年02期
李军;苏国中;倪玲;;[J];测绘科学;2008年01期
张桥平,李德仁,龚健雅;[J];测绘通报;2001年07期
林广发,冯学智,王雷,都金康;[J];测绘学报;2002年01期
李勇;陈少沛;谭建军;方秋水;;[J];测绘学报;2007年02期
童小华;邓愫愫;史文中;;[J];测绘学报;2007年02期
谢炯;刘仁义;刘南;陆丽珍;;[J];测绘学报;2007年03期
陈军;周晓光;;[J];测绘学报;2008年03期
张丰;刘南;刘仁义;唐远彬;;[J];测绘学报;2010年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库
阎晓东;戴晨光;杨靖宇;;[J];测绘科学技术学报;2008年01期
盖素丽;王娜;;[J];河北省科学院学报;2008年03期
巨正平;王勇;郭广礼;齐建伟;;[J];测绘通报;2009年04期
林冰仙;闾国年;李安波;;[J];测绘通报;2009年07期
王玉海;崔铁军;吴天君;;[J];地理信息世界;2009年05期
杨梅;吴素芝;王鹏;;[J];测绘与空间地理信息;2013年04期
胡晨希;;[J];测绘与空间地理信息;2013年06期
任应超;寇一丹;徐翔;张立强;何子琳;;[J];地理与地理信息科学;2013年04期
乔柱;杜志学;;[J];测绘与空间地理信息;2013年07期
黄培之;[J];测绘学报;1995年04期
中国重要会议论文全文数据库
蔡娟娟;;[A];广东省测绘学会第八次会员代表大会学术交流论文集[C];2005年
郭忠胜;金澄;黄利民;;[A];地理空间信息技术与应用——中国科协2002年学术年会测绘论文集[C];2002年
阚映红;窦武兴;郭健;邵士新;;[A];中国地理信息系统协会第四次会员代表大会暨第十一届年会论文集[C];2007年
谭吉学;曹文利;;[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
曹培国;刘天光;于广婷;;[A];山东省“数字国土”学术交流会论文集[C];2007年
卢健;何正国;;[A];第十四届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2003年
刘丹丹;张春玲;;[A];中国测绘学会第九次全国会员代表大会暨学会成立50周年纪念大会论文集[C];2009年
张德胜;冯登国;;[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
余咏胜;王晶;;[A];2006年测绘新技术应用交流会论文集[C];2006年
蔡娟娟;;[A];广东省测绘学会第八次会员代表大会学术交流论文集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库
陈妍　乔嘉佳;[N];中国测绘报;2014年
超图软件石油石化事业部经理 郑占国;[N];计算机世界;2011年
中国博士学位论文全文数据库
王刚;[D];武汉大学;2011年
崔树林;[D];中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所）;2014年
王姣姣;[D];中国矿业大学（北京）;2013年
苗茹;[D];河南大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库
葛平;[D];解放军信息工程大学;2008年
秦斌;[D];昆明理工大学;2010年
乔文昊;[D];北京建筑大学;2013年
袁淑芳;[D];西南交通大学;2006年
张建峰;[D];江西理工大学;2008年
单玉香;[D];太原理工大学;2004年
周小军;[D];解放军信息工程大学;2010年
王晓;[D];南京师范大学;2011年
蔡振君;[D];首都师范大学;2013年
方洁;[D];武汉大学;2005年
&快捷付款方式
&订购知网充值卡
400-819-9993
《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
同方知网数字出版技术股份有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 大众知识服务
出版物经营许可证 新出发京批字第直0595号
订购热线：400-819-82499
服务热线：010--
在线咨询：
传真：010-
京公网安备75号